背景介绍

在编程开发中，统计文本出现次数是常见但又极具挑战性的工作。通过读取本地文本文件，统计各单词的出现频率，不仅帮助开发者进行数据清洗，还能提升程序的可维护性与可读性。本项目采用Python实现，通过文件读写与字典统计结合，实现本地环境下的高效文本处理。

思路分析

本问题的核心在于实现文件内容的读取与统计。具体步骤如下：

1. 文件读取：使用with语句读取指定文件内容，确保文件处理时的资源管理
2. 字典统计：通过collections.Counter对象，高效统计文本中的单词出现次数
3. 结果输出：将统计结果写入指定文件，确保结果可保存与调试

代码实现

def count_words(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        text = f.read()

    from collections import Counter
    word_counts = Counter(text.split())

    print("统计结果:", word_counts)
    with open("word_stats.txt", "w") as f:
        f.write(str(word_counts))

总结

本项目通过文件读写实现文本统计，展现了Python在处理本地文件内容时的强大能力。通过with语句确保文件处理的正确性，使用Counter进行高效统计，最终将结果保存至指定文件中。该实现过程清晰可见，适合中级开发者在1~3天内完成，并具备良好的可读性和扩展性。

此项目不仅满足技术实现的要求，还具备良好的学习价值，能够帮助开发者掌握基础的文件处理与数据统计知识。